统计学与大数据

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统计学与大数据

统计学与大数据

探究式教学法是教师在教学过程中以问题为教学研究对象,组织教学内容,使学生通过对问题的了解、资料查询、阅读、思考、研究、探讨、交流和听讲,学会获取知识和应用知识,收集和辨析有效数据,系统地分析问题,获得解决问题的答案,并进行交流、评价的一种教学方法。其核心内容是通过问题的设定进而激发学生的学习热情,变被动为主动,把学生真正当成教学主体,培养学生养成创新思维模式。在摸索和探究中不断前行,从而系统地掌握课程知识内容并形成完整知识体系。

统计学原理课属于经济与管理类专业的一门必修基础课程。对构建学生基本知识体系,逐步形成分析和解决问题的方法体系尤为重要。然而该课程内容较多,包括了统计工作过程、综合指标体系、动态数列分析、指数分析、抽样调查推断、统计预测等多项内容。每一项内容均由完整的理论知识和独特的方法构成。知识点较多且晦涩难懂,学生不易理解掌握。尤其在以往的传统教学模式下,老师卖力地讲,拼命地试图将理论知识与生产生活实践相结合,却始终无法有效激发学生的学习热情。最终是“教师讲得累、学生打瞌睡”。鉴于此,我们结合经济与管理专业的非统计类专业特点,在我校四个经济与管理类专业的统计学原理教学中逐步引入“探究式教学”方法,把教学的主体

定位到学生,充分挖掘学生的主观能动潜力,拓展学生的创新思维模式,增加学生实际动手能力。把教学课堂变成探究讨论场所,让传统的教学活动重新激起一个又一个的思维涟漪,收到了较好的教学效果。

一探究式教学法在统计学原理课程中的实施环节

1 问题选取

要依据教学大纲的定位,同时又要结合非统计专业的现有实际,结合我校应用型本科的基本定位,选择难易适中且和工作实践紧密结合的内容。做到由易到难,逐渐加大难度,稳步推进,慢慢形成学生的探究思维定式。

在实施探究式教学的初期阶段,应选取单一的并能够在较短时间内完成的问题。最好是能够当堂形成结论且给学生较深的印象。随着探究问题的不断深入,结合教学大纲,问题的选取进一步深化,逐步设置有一定探究压力但系统性不强并限定探究学习难度的问题。此时可以按照不同的抽样标准实施抽样,让各抽样小组分别观察其组内的方差水平。在此基础上一旦实施整群抽样,则误差水平可能的变动趋向。也可以就静态指标和动态指标的特点提出问题,让学生分别去对应会计课程的存量指标和流量指标,以学科之间的交叉和连贯激发学生的探究热情。等到学生逐步适应探究式学习这一新的学习模式后,

教师就可以布置系统的、需要学生分组分任务在较长时间内才能完成的任务。

2 布置问题

将选取的问题布置给各个小组。小组根据问题的大小与多寡,通常5~6人为一个小组。对于较单一的问题,可以多分几个组,各组的问题不强调其唯一性,可以重复,以便于比较不同小组的完成质量。对于较为复杂的问题,可根据问题的数量和工作任务情况,先确定各组组长(初期组长可由教师根据学生的综合能力统一指定,但随着探究活动的逐步开展,组长应鼓励个人报名或学生推荐),然后由学生根据自己的知识侧重和个人喜好选择小组成员。每一个小组承担不同的探究任务。但无论问题难易程度如何,都必须确保每一个学生分担不同的探究任务,不允许有学生轮空,也禁止探究能力较强的学生大包大揽(但不排除必要的协作)。

3 迅速完成组内分工

各组领取任务后,在较短时间内由组长在本组内根据个人的特长确定组内分工(3~5分钟即可)。制定抽样方案、实施抽样、搜集整理数据、查阅资料、分析推断、撰写报告等。对于具有共性并较为重要的知识点,应要求每一个学生都独自完成,不因分工而隔断知识体系。

4 收集分工情况,据此串讲知识点,引导学生的工作方向

教师可收集各组分工情况的书面结果,根据分工结果分别讲授各方面、各环节涉及的知识内容。讲解应详略得当,有针对性,可以打破书本固有的知识点顺序。告诉学生在各自的工作中可能涉猎的知识内容,资料查找的方向以及分析解决问题要用到的方法。说到统计指数,涉及同度量因素,就涉及了物量指标和价值指标问题,涉及派氏、拉氏指数的选取,常用的CPI确定方法同样会牵扯到基期的选择、权数的确定。因而鼓励学生去查找相应的文献资料,并进一步思索可能出现的新问题。拉氏、派氏指数分别代表了哪一种思维定势和探究趋向?指数体系的确立基于什么考量和出发点?指数体系的确立和因素分析的实际意义在哪里?等等。这种串讲,既为学生指明了工作的方向,帮助学生打开思路,同时又告知了基本的分析方法。

5 文献检索,初步探究

学生根据教师的点拨,依据各自工作任务,分头查阅相关文献资料。指导学生利用图书馆、互联网查阅相关的统计公报、统计年鉴、报纸杂志和相关学科的理论知识。并在此基础上对所持问题进行初步探究。资料文献的查阅也是一个循序渐进的过程。学生很可能在探究初期只是查阅了和问题直接相关的表象资料,而忽略了深层探究所需

数据的收集,结果出现“头疼医头、脚疼医脚”的局面。

6 集中讨论,相互激励,深入探究

各小组成员在收集相关资料并形成初步意见后,可及时组织大家集中讨论。每个人均可阐述自己观点,对所选用数据资料的可信度,使用方法是否得当等,听取他人意见。讨论过程中可有效实施相互的智力激励,迸发出灵感火花,为进一步发现深层次问题,探究和解决深层问题打下良好基础。

7 课堂交流、汇报

学生在组内讨论探究的基础上,各自完成分工任务。形成统一意见后,应将成果制作成PPT文档。在规定时间内由教师组织集中进行课堂交流、汇报。由各组主讲人通过PPT演示本组工作过程和工作成果,允许组内其他成员加以补充完善。

8 教师讲评

根据各组汇报结果,教师要进行及时讲评。既要对学生的分析运用能力给予充分肯定,又要对其在方法、思路上存在的问题给予指正。指导学生及时转换思路,回归正确的探究方向。探究式教学虽能够有

效激发学生的探究热情,但由于学生认识问题和所学知识的局限性,极易形成学生“钻进去、出不来”。问题的叠加效应可能会打击学生探究热情,或导致“不可知论”。教师的及时讲评和肯定,是进一步引导学生回归探究学习正途的指南针。

二探究式教学法在应用中应注意的几个问题

探究式教学可以很好地调动学生的学习积极性,最大程度激发学生的探究创新活力,提升教学质量和强化教学效果。但是在实际应用时必须注意以下几个问题。

1 教师要充分认识探究式教学组织的重要意义,加大对各教学环节的组织力度,并不断提升自身知识运用能力

探究式教学从表面看是把探究学习的主体转化为学生,但实质上绳子的另一端是教师。教师的备课、引导、启发在整个教学环节中起着至关重要的作用。教师的备课任务不仅不能削弱,而且更应该得到加强。从问题的选取设定到最后的验收讲评,教学的主线仍然紧握在教师手中。哪些问题可以选来作为探究目标,什么样的问题可以实施分组讨论、协作完成,都需要教师精心设计。这就需要教师具备完备的知识体系和对教学方法的综合把控能力。需要教师不断充电并择机走向生产实践一线,了解学科发展动态,始终站在学术发展前沿。

2 探究式教学需要教师的及时引导和启发

在实施这种教学方法的初期,由于学生对新的教学模式一时难以适应,会因各小组组织不力,学生无从下手,不了解整个教学活动的核心内容,而产生畏惧情绪。因而教师要及时地加以引导,为学生指明工作的方向并及时答疑解惑。教师可以利用常规教学课堂平台,也可以利用互联网的相应沟通平台或手机飞信、微信等方式,收集学生意见和问题并及时给予指导,将学生引导到独立探究、合作探究的学习环境中,逐步形成探究式学习的良好氛围。

3 探究式教学仍需要传统的课堂讲授模式加以配合

对于学科的基础知识、基本概念我们很难将之归为探究式问题。加之学生在接收一门新的课程知识时往往出现短暂的不适应。因而教师仍要利用讲堂这一平台向学生讲解基础知识。教师在讲授这些内容的时候应着力使用启发式教学方法,多列举实例,多提出问题,逐步培养学生思考问题的能力,并产生探究问题的冲动和欲望。进而实现从传统教学模式向探究式教学的自然过渡。

4 探究式教学课后占用时间较多,容易加大学生的学习负担

教师要合理安排探究式教学内容。挑选有针对性和实际意义的内容作为选题,并适度调整教材体系中的相关章节。做到教学有重点、探究有实效。把一些容易理解和掌握的知识交给学生自我消化,或由教师使用传统方式串讲带过,把核心知识且具有探究的条件和意义的章节认真组织学生探究学习。避免全面开花、拘于形式,结果造成学生到最后劳神费力、难有所获。

统计学原理课程内容较多,结构复杂且难懂。但却是经济与管理类专业学生必修的一门方法论学科,在整个学科知识体系中占有重要位置。传统的课堂讲授模式无法激发学生的学习热情,很难收到良好的教学效果。实施探究式教学法,可以充分调动学生主观能动性,培养学生学习探究的良好习惯,为今后的实际工作和终身学习奠定基础。教师要先弄清楚探究式教学的真正意义,对探究式教学的实施环节、问题的选取、节奏的把控、效果的评定有着全面而深刻的认识。欲使探究式教学能够实现预期教学目的而非只是“标新立异”,则需要教师不断充实完善自我,做到高屋建瓴、游刃有余。

作者:马铁成来源:教书育人·高教论坛2015年7期

大数据对统计学的冲击与机遇

本科毕业论文(设计) 论文题目:大数据对统计学的冲击与机遇 学生姓名:黄耀真 学号: 1004100311 专业:统计学 班级:统计1003班 指导教师:朱钰 完成日期:2014年 4月 10日

大数据对统计学的冲击与机遇 内容摘要 2010年,全球数据跨入了ZB时代,据IDC预测,至2020年全球将拥有35ZB的数据量,大量数据实时地影响我们工作、生活,甚至国家经济、社会发展,大数据时代已经到来。基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计学之间的必然关系,大数据对统计学产生了冲击又提供了机遇。本论文首先对现代统计学体系作了简要介绍。根据统计方法将统计学分为描述统计学和推断统计学,首先从大数据对描述统计学的冲击进行分析,体现在:对搜集数据方法的冲击、对搜集数据类型的冲击、对数据存储方法的冲击。再者对推断统计学的冲击进行总结。大数据对统计学的机遇体现在:抽样平均误差的降低、统计学作用范围的扩大及统计学家地位的提升。 关键词:大数据统计学冲击机遇

The impact and opportunities of big data on statistics Abstract:In 2010,the quantity of data rcached ZB level.According to IDC,there will be at least 35zettabytes of stored data in 2020.Massive data are affecting our life,even the economy and the development of society.The Big data era alredy come.From the perspective of subject, big data can be regarded as a new dataanalysis method due to its function in storage, integration, processing and analysis formass data. The intrinsic nature of big data based on data relationships determines thecertain connection with statistics, thus big data brings both challenges andopportunities to the development of statistics. The statistical was divided into descriptive statistics and inferencial statistics. The challenges of descriptive statistics embodied in the impact on method of data collection, the impact on data type and the impact on data storage.The summary of inferencial statistics.Besides, strengthen convincingness of statistical result,extended statistics system, wilder functionfield as well as higher status of statistician. Key words:Big data statistics impact opportunity

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析 第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据? 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等 第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用 第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK()函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析 第4章大数据的图表分析案例 前言:常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表:饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具,您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据 第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作 图表制作的关键要素 合适的图表展示合适的数据 正确表达需要的主题 图表与文字的协调 图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读 注意因果关系 不要以偏概全 考虑环境影响 兼顾定性研究 第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练:分析报告撰写 6.3 汇报的技巧 第7章商业预测技术 预测是企业重要的决策依据,企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

统计学是(大数据)数据分析的灵魂

及早发现流感 谷歌有一个名为“谷歌流感趋势”的工具,它通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况(比如患者会搜索流感两个字)。近日,这个工具发出警告,全美的流感已经进入“紧张”级别。它对于健康服务产业和流行病专家来说是非常有用的,因为它的时效性极强,能 够很好地帮助到疾病暴发的跟踪和处理。事实也证明,通过海量搜索词的跟踪获得的趋势报告是很有说服力的,仅波士顿地区,就有700例流感得到确认,该地区目前已宣布进入公 共健康紧急状态。 这个工具工作的原理大致是这样的:设计人员置入了一些关键词(比如温度计、流感症状、肌肉疼痛、胸闷等),只要用户输入这些关键词,系统就会展开跟踪分析,创建地区流感图表和流感地图。谷歌多次把测试结果(蓝线)与美国疾病控制和预防中心的报告(黄线)做比对,从下图可知,两者结论存在很大相关性: 但它比线下收集的报告强在“时效性”上,因为患者只要一旦自觉有流感症状,在搜索和去医院就诊这两件事上,前者通常是他首先会去做的。就医很麻烦而且价格不菲,如果能自己通过搜索来寻找到一些自我救助的方案,人们就会第一时间使用搜索引擎。故而,还存在一种可能是,医院或官方收集到的病例只能说明一小部分重病患者,轻度患者是不会去医院而成为它们的样本的。 这就是一个典型的“大数据”的应用例子,舍恩伯格的这本《大数据时代》受到了广泛的赞誉,他本人也因此书被视为大数据领域中的领军人物。 大数据的起源 大数据起源于数据的充裕,舍恩伯格在他的另外一本书《删除》中,提到了这些源头。 1、信息的数字化,使得所有信息都可以得到一个完美的副本; 2、存储器越来越廉价,大规模存储这些数字信息成本极低;

统计学概论

统计学概论
一、 单项选择题 共 60 题,完成 33 题1、 对于某总体按一种数量标志分组,则( )。
A . 只能编制一种变量数列 B . 可以进行复合分组 C . 可能编制多种变量数列 D . 可能编制品质数列 参考答案:C 2、 某组向下累计频率表示( )。 A . 大于该组上限的百分数有多少 B . 大于该组下限的百分数有多少 C . 小于该组上限的百分数有多少 D . 小于该组下限的百分数有多少 参考答案:B 3、 为了了解某地区商业企业的基本情况,下列标志中属于数量标志的是( )。 A . 经济类型 B . 经营方式 C . 销售收入 D . 年盈利额是否超过 100 万元 参考答案:C 4、 要反映我国工业企业的整体业绩水平,总体单位是( )。 A . 我国每一家工业企业 B . 我国所有工业企业 C . 我国工业企业总数 D . 我国工业企业的利润总额 参考答案:A 5、 在其它条件不变时,置信度(1-α )越大,则区间估计的( )。 A . 误差范围越大 B . 精确度越高 C . 置信区间越小 D . 可靠程度越低 参考答案:A 6、 用同期平均法测定季节变动,适合于( )。 A . 有增长趋势的季节数列 B . 有下降趋势的季节数列 C . 呈水平趋势的季节数列 D . 各种季节数列 参考答案:C 7、某企业某系列产品的总平均价格 10 月份比 9 月份提高 17%,由于产品结构的变动使总平均价格降低 10%,则产品实际的平均价格( )。 A . 上涨 30% B . 上涨 7% C . 下降 30% D . 降 7%。 参考答案:A 8、 如果用 p 表示商品价格,用 q 表示商品销售量,则公式∑q1p0/∑q0p0( )。 A . 综合反映多种商品销售量的变动程度 B . 综合反映商品价格和商品销售量的变动 C . 全面反映商品销售额的变动 D . 反映由于商品销售量的变动对价格变动的影响程度

大数据时代统计调查工作的挑战与思考_季晓晶

2013.5 一、问题的提出 大数据(bigdata)泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。这里的“大”有两方面含义。一是数据量巨大。指在科学技术、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域产生的海量数据集。二是以数据为“大”的价值论。即大数据之 “大”更多地反映在其重要性上,而不完全指数量上的庞大。因为可以从这些数据中挖掘出有价值的信息,目前大数据被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示?统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者拟结合多年基层工作经历进行初步探讨,意在抛砖引玉,以期更多的同仁共同关注、思考大数据时代对统计工作带来的变化和影响。 二、大数据时代的来临及意义 有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB,2008年是1GB,2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘。淘宝网站单日数据产生量超过50TB,存储量40PB。百度公司每天要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。数据的规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为5.64亿,手机网民为4.2亿。这些网民每天在网上将产生海量的数据,这些数据记载着他们的思想、行为乃至情感,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见, 反映舆情民意。大数据的重要价值还在于对其有效的开发和使 用能对社会的发展起到巨大的推动作用。企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据全球第四大独立软件公司,美国赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达2.2ZB,年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元, 收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术 对社会发展的巨大推动作用。 (备注:1024B=1KB 1024KB=1MB 1024MB=1GB 1024GB=1TB 1024TB=1PB 1024PB=1EB 1024EB=1ZB 1024ZB=1YB 1024YB=1BB ) 三、大数据时代统计工作面临的挑战 可以预见,大数据时代的到来,对统计调查部门生产出更高质量的统计产品提供了难得的机遇和更大的可能性,但与此同时,带来更多的则是挑战。这种挑战集中体现在随着大数据时代的到来,统计调查部门应该能够使用更少的投入生产出时效性更强、质量更高的产品。社会各界对统计调查部门新的服务需求和更高的工作要求也将随之形成。基于此,笔者认为在大数据背景下,统计调查工作正面临六大挑战。 一是统计工作方式的挑战。在大数据科技大浪潮的背景下,数字化的行政商业记录、网络在线文本、流媒体数据大大拓宽了统计机构收集数据信息的渠道,统计调查部门的业务工作方式也势必发生改变。在数据收集方面, 会更多的需要从互联网、物联网的数据中进行挖掘收集。如物联网的发展将使工业生产、运输物流、最终消费、服务等各种交易生成直接可用的数据。又如,现行的居民家庭日记帐是通过统一的报表和计量方式将调查对象的收入消费行为转化为可用的数据,在大数据时代将有可能实现通过对超市商场收银系统、ETC电子收费系统、GPS定位测量、银行转账、微信等数据进行挖掘从而收集到需要的数据,不再需要调查对象长期认真的配合。这种数据收集方式可以有效避免人为误差,篡改数据的可能性越来越小,数据质量将更有保 大数据时代统计调查工作的挑战与思考 季晓晶 摘要:大数据(bi g d ata )泛指伴随社会化数据出现的大量在线文本、图片、流媒体数据。因其数据量巨大又可以从中挖掘出有价值的信息, 目前被世界经济论坛的相关报告认定为其价值堪比石油的新财富。随着互联网和移动互联网的发展,无处不在的信息感知和采集终端,将行政管理、生产经营、商务活动等众多领域源源不断产生的海量即时电子化数据,通过“云计算”技术构建了一个与物质世界相平行的数字世界,所以很多专家认为人类已经跨入了大数据时代。作为数据生产的权威机关,这样一个时代的到来给统计调查工作带来了什么样的挑战与启示? 统计调查部门和统计调查工作者应该怎样应对才能满足时代提出的需求?对此,笔者结合多年基层工作经历进行了初步探讨。 关键词:大数据;统计调查工作;思考 问题研究 17

大数据时代统计学重构分析

大数据时代统计学重构分析 重构随着信息科学技术的高速度发展,当代获取和储存数据信息的能力不断增强而成本不断下降,这为大数据的应用提供了必要的技术环境和可能.应用大数据技术的优势愈来愈明显,它的应用能够帮助人类获取真正有价值的数据信息.近年来,专家学者有关大数据技术问题进行了大量的研究工作[1],很多领域也都受到了大数据分析的影响.这个时代将大数据称为未来的石油,它必将对这个时代和未来的社会经济以及科学技术的发展产生深远的意义和影响.目前对于大数据概念,主要是从数据来源和数据的处理工具与处理难度方面考虑,但国内外专家学者各有各的观点,并没有给出一致的精确定义.麦肯锡全球数据分析研究所指出大数据是数据集的大小超越了典型数据库工具集合、存储、管理和分析能力的数据集,大数据被Gartner定义为极端信息管理和处理一个或多个维度的传统信息技术问题[23].目前得到专家们认可的一种观点,即:“超大规模”是GB级数据,“海量”是TB级数据,而“大数据”是PB及其以上级别数据[2]. 一些研究学者把大数据特征进行概括,称其具有数据规模巨大、类型多样、可利用价值密度低和处理速度快等特征,同时特别强调大数据区别于其他概念的最重要特征是快速动态变化的数据和形成流式数据.大数据技术发展所面临的问题是数据存储、数据处理和数据分析、数据显示和数据安全等.大数据的数据量大、多样性、复杂性及实时性等特点,使得数据存储环境有了很大变化[45],而大部分传统的统计方法只适合分析单个计算机存储的数据,这些问题无疑增加了

数据处理和整合的困难.数据分析是大数据处理的核心过程,同时它也给传统统计学带来了巨大的挑战[6].产生大数据的数据源通常情况下具有高速度性和实时性,所以要求数据处理和分析系统也要有快速度和实时性特点,而传统统计分析方法通常不具备快速和实时等特点.基于大数据的特点,传统的数据统计理论已经不能适应大数据分析与研究的范畴,传统统计学面临着巨大的机遇与挑战,然而为了适应大数据这一新的研究对象,传统统计学必须进行改进,以继续和更好的服务于人类.目前国内外将大数据和统计学相结合的研究文献并不多.本文对大数据时代这一特定环境背景,统计学的抽样理论和总体理论的存在价值、统计方法的重构及统计结果的评价标准的重建等问题进行分析与研究. 1传统意义下的统计学 广泛的统计学包括三个类型的统计方法:①处理大量随机现象的统计方法,比如概率论与数理统计方法.②处理非随机非概率的描述统计方法,如指数编制、社会调查等方法.③处理和特定学科相关联的特殊方法,如经济统计方法、环境科学统计方法等[7].受收集、处理数据的工具和能力的限制,人们几乎不可能收集到全部的数据信息,因此传统的统计学理论和方法基本上都是在样本上进行的.或者即使能够得到所有数据,但从实际角度出发,因所需成本过大,也会放弃搜集全部数据.然而,选择最佳的抽样方法和统计分析方法,也只能最大程度还原总体一个特定方面或某些方面的特征.事实上我们所察觉到的数据特征也只是总体大量特征中的一小部分,更多的其他特征尚待发掘.

统计学概论名词解释

统计学概论名词解释 1.总体与样本-------总体是客观存在的具有相同性质的许多个体的集合, 具有同质性、大量性、变异性的特点。样本是从总体中抽取出来的部分个体的集合,样本是用来推断总体的,样本同样具有同质性、大量性和变异性的特点。 2.标志和指标-------标志是说明总体单位特征的名称,有可以用文字说明 的品质标志和用数值表示的数量标志。指标是说明总体特征的,有总量指标、相对指标、平均指标等区分,所有的指标都是或只能用数字来表示。 变量数列-----又称变量分布数列,是总体按数量标志分组所形成数列。 变量数列分为单项数列和组距数列。 4. 复合分组--------对同一总体选择两个或两个以上的标志进行的分组, 又分平行分组和交叉分组两种情况。复合分组便于对总体内部的差别和关系有更深入的分析。 5.中位数、众数----两者都是位置平均数。中位数是将总体各单位标志 值按一定的顺序进行排序后,处于中间位置的那个标志值。众数则是 在分组的情况下,出现次数最多的那个标志值。数列中可以没有众 数,也可以出现两个以上的众数。 6. 标准差-----是应用最广泛、最重要的一种变异指标。数值越小反应分布越 均匀或平均数的代表性越高。它是各变量值与其算术平均数的离差的平方的平均数(方差)的平方根。(也可以直接用公式表示) 7. 平均发展水平(序时平均数)----将不同时间的发展水平加以平均而得 到的平均数叫做平均发展水平,反映现象在一段时间内的平均水平,属于动态平均数。 8. 时点指标,时期指标-----两者是总量指标的不同形式。时点指标反映 现象在某一时点上所达到的水平;时期指标则反映现象在一段时期内累计达到的量。时期指标的数值大小与时间长短有关,不同时间的数值可以相加;时点指标正好相反;时点指标一般是不连续登记,而时期指标则是连续登记获取的。 9. 相关关系------变量之间客观存在的不严格的非确定性的数量依存关 系。当一个现象发生变动时,另一个现象也会发生相应的变化,但其

大数据,统计学

大数据时代需要重视统计学 我们现在要开始重视大数据,要重视统计学,因为在数据足够大了之后,我们突然发现一切社会现象到最后都有统计规律,它不像物理学那样可以准确的去描述因果的关系,它从本质上来说就是一个统计的规律。统计学学好了,你再去学别的都战无不胜,因为一切社会现象到最后都是一个统计规律。 为什么要强调统计学呢,因为我们的认知能力中最差的是统计思维。人的大脑有一些功能优良得超过我们的想象,比如我们的语言能力。著名的语言学家乔姆斯基曾说,其实语言不是你学来的,语言是你天生就会的,因为语言太复杂了,要是从出生再学语言根本学不会,等你出生的时候,你的大脑里头已经预装了一套操作系统,语言的操作系统。所以语言我们是天生就会的。 还有,比如我们察言观色的能力,也是天生就会的。但有,一些是我们不会的。一位得诺贝尔经济学的心理学家写过一本书,《思考快与慢》。里面就讲到,我们有很多思维是靠直觉的快思维,这是我们几万年、几十万年、几百万年的自然演化,然后给我们留下来的,就是第六感觉。当你觉得可能有危险的时候,你就会跑掉。但是呢,我们另外一套操作系统是用来做逻辑推理以及进行统计分析的,装得很烂,所以我们天生缺的是逻辑推理能力和统计思维能力。 所以,在大数据的时代,我们最需要补的,其实是我们认知能力中最差的统计思维。如果有在学校的学生,我建议统计学这门课要好好地上。 “大数据”何以成为热门词汇? 为什么突然之间,大数据变成了一个最热门的词汇?

首先是由于IT革命。IT革命之后,我们有了很多处理数据的能力,对计算机数据的处理能力、存储的能力和计算的能力不断的提高。人类储存信息量的增长速度比世界经济增长的速度要快4倍,而且这还是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度。而计算机数据处理能力的增长速度,比世界经济增长的速度要快9倍。 其次,能够被数据化的东西越来越多。最早的时候是数字可以被数据化,所以我们有了阿拉伯的计数,后来又出现了二进位,再后来我们发现文字也可以处理成数据,然后我们发现又图像也可以处理成数据。我不知道欧美同学会《时代大讲堂》位置在哪里,我就赶紧上网查一查地图,方位也可以被数据化;你用微信、微博,跟朋友在网上交流,说明你的社会关系也会被数据化。 所以这就是为什么现在要谈大数据,因为可处理的东西太多了。而当你能够被数据化的东西越来越多。当你能够拿到的数据越来越多时,就跟原来不一样了。原来的统计学得有一个抽样,因为你不可能拿到整体,因为整体太多了,而且无法去计算。而现在,当存储能力无限扩大,处理数据的计算能力不断的进步,致使现在我们所处理的往往不是一个样本数据,而是一个整体的数据。所以这个时候,有很多原来想都不能想的事情,现在你可以去做。 大数据时代的三个规律 规律一:知其然而不必知其所以然外行打败内行 我先讲一个案例就是葡萄酒。葡萄酒怎么品酒?过去是靠品酒方面的专家。他会先闻一闻,什么味道、什么香味,然后看看是不是挂杯,最后告诉你,这个酒大

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析 大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进,没有数据也不可能完成统计,所以二者缺一不可。在大数据时代,统计学必须与时俱进,跟上时代发展的脚步,勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革,才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学,两者是无法离开的,只有在共同学习进步下,才能够实现双赢,成为主宰。 关键词:大数据时代;统计学;影响分析 引言 对于大数据(Big data),可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。 统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系,所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种,如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。 一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系 在当今信息时代,用数字代表的信息越来越多,科技迅速发展,互联网时代高速运转,在许多公司用来统计数据的时候,都用的电子表格,进行整理分析。在把它们汇总起来,就成了统计。数据是统计的本质,统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母,统计就是英语单词,通过整理分析,把字母拼成一个具有意义的单词,这就是数据和统计的意义。只有相互依存,你中有我我中有你。 (二)大数据和统计学的区别 信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表,有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便,这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中,工作人员根据超市销售的数据进行整理分析,在汇总起来就是统计,最终他们看得都是统计整理得出的数,分析的也是统计后的数据。因此,统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制,我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代,越来越多的东西可以用数据表示,几乎全部的信息资料都

大数据时代统计学发展的若干问题

大数据时代统计学发展的若干问题 作者:马双鸽,刘蒙阕,周峙利,方匡南,朱建平,谢邦昌 本文是发表在《统计研究》的论文基础上整理的,获国家社会科学基金项目“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”( 批准号13CTJ001) 和国家自然科学基金面上项目“广 义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用”(批准号71471152) 的资助。 一、引言 随着计算机技术,尤其是互联网和多媒体技术的普及与飞速发展,人类社会被呈爆炸性增长的信息所包围。据国际商业机器公司(IBM)资料显示[1],目前数据的生成每日以千万亿字节来计算,全球近90%的数据是在过去两年产生的。大数据时代已经到来。 基于自身态度和学术背景的差异,目前,来自不同领域、学科的学者对大数据的理解并没有一个统一的定义。依照美国咨询公司麦肯锡(McKinsey)[2]的定义,大数据是指那些规模超出了典型的数据库软件工具的能力来进行捕获、存储、管理和分析的数据集。与传统数据相比,大数据的大不仅仅是体量上的扩充,数据的结构、形式、粒度、组织等各方面都更加复杂。凭借存储成本更低、运行效率更高的现代信息

技术,大数据可以认为是一切可记录的数字化信号集合。从数据特征来看,Grobelink. M(2012)提出了著名的“3V”定义,即多样性( Variety) 、规模性( Volume)、高速性 ( Velocity)[3]。在此基础上,国际数据公司(IDC)认为大数据还具有价值密度低的特点(Value),而国际商业机器公司(IBM)则提出大数据的真实性(Veracity)。[1] 近年来,IBM、Oracle、Microsoft、Google、Amazon、Facebook等跨国公司大力推动了大数据处理技术的发展,大数据在自然科学、金融、医疗、移动通信等领域涌现出了大量应用成果[3]。伴随着大数据的广泛应用,越来越多的学者开始关注和讨论大数据问题,形成了一些颇具影响力、有代表性的观点。其中最典型的要属舍恩伯格和库克耶(2013)提出的大数据时代三个重要的思维转变:更多(不是随机样本,而是全体数据)、更杂(不是精确性,而是混杂性)、更好(不是因果关系,而是相关关系)[4]。上述观点在业界、学术界引起很多共鸣,同时也存在很多质疑[5,6]。此观点对于大数据时代统计学的发展方向具有一定的指导性作用,然而却很少有文章在探讨统计学科如何发展的背景下系统地 对其进行反思。因此,本文首先回顾了统计学发展历史,剖析了统计学的发展总是以应用为驱动,并在此基础上讨论了大数据背景下统计学的发展定位,进一步分析统计学与计算机之间的关系,并针对舍氏“三个重要的思维转变”提出自己

应用统计学专业大数据方向人才培养方案

应用统计学专业(大数据方向)人才培养方案 学科门类:理学 二级类:统计学类 专业代码:071202 英文名称:Applied Statistics(Big data) 一、专业培养目标 本专业培养德、智、体、美全面发展,掌握数学、统计学和经济学等相关学科的基本理论和知识,具备运用统计方法和大数据处理技术,利用计算机处理和分析数据的能力,能在企事业、经济、金融、保险等部门从事数据采集、预处理、数据挖掘、大数据应用分析及开发、数据可视化等工作的高素质应用型人才。 二、专业培养规格 1、知识结构 (1)掌握计算机的基础知识。 (2)掌握中外文资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。 (3)熟练掌握一门外语,能顺利阅读本专业的外文资料和撰写外文摘要。 (4)具有社会学、文学、哲学和历史学等社会科学基本知识。 (5)掌握经济学、管理学的基本理论知识。 (6)掌握政治、形式与政策、思想道德修养与法律基础等基本知识。 (7)具有坚实的数学理论基础。 (8)了解与统计学相关的自然学科的基本知识,具有坚实的统计学和经济学理论基础。 (9)掌握统计学的基本思想和方法,熟悉统计政策和法规; (10)理解大数据技术领域的基本理论和基本知识。 (11)掌握大数据科学与技术的基本思维方法和研究方法,了解大数据技术的应用前景、以及相关行业最新进展与发展动态。 (12)具有分布式数据库原理与应用、大数据技术框架、数据分析与方法、数据挖掘技术、数据可视化技术、并行与分布式计算原理、大数据编程技术等专

业知识。 2、能力结构 (1)具有一定的语言文字表达能力,掌握资料查询,文献检索及运用现代信息技术获得相关信息的能力,能够跟踪统计学领域最新技术发展趋势。 (2)具备自主学习、对终身学习有正确的认识,具有不断学习和适应发展的能力。 (3)具有运用统计方法进行数据采集、处理、分析、推断和预测的能力。 (4)能熟练使用统计软件并具备一定的编程能力,并且能正确利用统计思想和方法分析判断软件的计算结果。 (5)具备应用统计方法解决企事业、经济、金融、保险等领域实际问题的能力。 (6)了解相关的技术标准,具有数据处理、分析、呈现等应用技能,具备大数据项目的组织与管理能力。 (7)具有大数据行业领域相关软件产品的应用、大数据系统分析、设计、部署以及维护和管理能力。 (8)具备一定的创新意识和从事大数据领域科学研究的初步能力,有获取最新科学技术知识和信息的基本能力。 (9)具有一定的独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力。 3、素质结构 (1)掌握马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想的基本原理,树立辩证唯物主义、历史唯物主义和科学发展观的基本观点。 (2)具有良好的道德品质、社会公德、职业道德和良好的文化素养。 (3)具有爱岗敬业、艰苦奋斗、团结合作的优秀品质。 (4)具有健全的人格、健康的体魄、良好的心理素质和积极乐观的人生态度,养成健全的职业人格和对统计的热爱态度以及良好的体育锻炼习惯, 达到国家规定的大学生体育合格标准和军事训练标准。 三、专业培养规格实现矩阵

统计学基础 第一章 统计概述

第一章统计概述 【教学目的】 1.明确统计的含义、方法及职能 2.能够灵活运用统计资料反映社会经济现象的数量方面 3.重点理解统计的基本概念及各概念之间的区别与联系 【教学重点】 1.能够运用统计资料反映社会经济现象的数量方面 2.重点理解统计的基本概念及各概念之间的区别与联系 【教学难点】 难点为理解统计的基本概念及各概念之间的区别与联系 【教学时数】 教学学时为4课时 【教学内容参考】 第一节统计的研究对象 一、统计的含义 【引言】 当我们跨入新世纪的时候,人们已经对这个时代的特征作了概括性的描述,这就是信息时代。面对来自方方面面的各种信息,我们只有利用统计这一工具,才能理解世界的精彩,了解世界宏微观的经济运行状况。为了管理好国家,搞好企业的生产经营,政府和企业都设立了专门的统计机构,或专门成立企业营销组织、营销策划等机构,由专门的统计人员或营销策划人员负责国民经济各行各业的信息搜集、整理、分析工作,为国家和企业进行各项决策提供可靠、及时的统计信息。 【案例】 据统计,2008年国内生产总值300670亿元,比上年增长9.0%。分产业看,第一产业增加值34000亿元,增长5.5%;第二产业增加值146183亿元,增长9.3%;第三产业增加值120487亿元,增长9.5%。第一产业增加值占国内生产总值的比重为11.3%,比上年上升0.2个百分点;第二产业增加值比重为48.6%,上升0.1个百分点;第三产业增加值比重为40.1%,下降0.3个百分点。年末全国就业人员77480万人,比上年末增加490万人。其中城镇就业人员30210万人,净增加860万人,新增加1113万人。年末城镇登记失业率为4.2%,比上年末上升0.2个百分点。这些都是统计信息的基本表现形式。 因此,我们将统计的含义概括为统计资料、统计工作和统计学。 反映社会经济现象情况和特征的数字及文字材料,称为统计资料; 对统计资料的搜集、整理、分析的工作总称,称为统计工作(或统计活动)。 统计过程包括统计设计、统计调查、统计整理与统计分析; 系统论述统计工作的学科,称为统计学。 三者之间的关系比较密切。统计资料是统计工作的成果,统计学与统计工作是理论与实践的辩证关系。了解和掌握统计学的基本理论和方法,是做好统计工作、取得有效统计资料的基础。 二、统计的研究对象 社会经济统计的研究对象是社会经济现象的总体数量方面,即以统计资料为依据具体说明社会经济现象总体的数量特征、数量关系及数量界限。下面举例说明如何根据统计资料说明社会经济现象的数量特征、数量关系及数量界限。 【案例】

大数据时代的统计学

大数据时代的统计学 摘要:本文主要围绕“大数据”展开话题,结合“统计学”专业,论述了什么是大数据,什么是统计学,在对概念的了解基础上掌握大数据的发展历程以及统计学的发展历程。从中找出大数据与统计学的联系,然后进一步了解在大数据时代下统计学所处的地位以及大数据时代下统计学的变化和发展。在前人的研究基础上,我们进一步的发现问题并探讨问题,运用统计学方法去解决大数据时代下的一些问题,并提出自己的看法。 关键词:大数据;统计学;数据挖掘;数据分析 引言 本文写作的目的在于阐述大数据的定义、历史发展及趋势、运用领域等有关大数据的问题,以及阐述统计学的定义、发展趋势、运用领域等有关统计方面的问题。在此基础上探析大数据时代下的统计学发生的变化,带来的影响,以及所导致的统计学的发展趋势。 有关大数据的文献很多,涉及的领域也相当广泛,如互联网、天文学、大气科学、基因组学、大规模电子商务等等,都离不开计算机作为载体,它们都成为了大数据的来源。本文写作主要基于运用统计学知识去处理大数据所涉及问题,而运用统计方法分析问题所涉及的范围也相当广泛。对于大数据的到来,对于统计学来说是福音,因为它为大数据时代处理大数据问题带来了有效的解决方法。 本文所引用文献主要来自于2011年到2015年的国内外有关大数据的期刊文献,从不同角度描述了大数据对当今时代的影响,尤其是对本文的另一位主角--统计学的影响。而对于一个统计学专业出身的人,对于大数据时代下统计学的发展有喜有忧,大数据时代的到来在一定程度上促进了统计学的发展,同样的也带来了巨大的挑战。这些都需要我们一步步的解决并完善。 正文 1 大数据的来源与发展历程 “大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时,大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System (GFS)的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还

大数据对统计学的挑战和机遇

大数据对统计学的挑战和机遇 从学科角度而言,大数据对海量数据进行存储、整合、处理和分析,可视为一种新的数据分析方法,这种基于数据关系的内在本质决定了大数据与统计学之间的必然关系,大数据对统计学的发展既提出了挑战又提供了机遇。大数据对统计学的挑战体现在:大样本标准的调整、样本选取标准和形式的重新确定、统计软件有待升级和开发及实质性统计方法的大数据化。大数据对统计学的机遇体现在:统计质量的提高、统计成本的下降、统计学作用领域的扩大、统计学科体系的延伸及统计学家地位的提升。 大数据统计学挑战机遇 一、大数据与统计学的比较 统计学在大数据的研究中存在一定的应用,表现在将“大数据”变成“小数据”,对海量数据的搜索、聚类和分类依赖于统计学的一般方法,因而大数据的研究继承了统计学科的一些特点。但大数据尚未被统计学吸纳和应用,这主要是由于大数据与统计学存在两个很关键的差别。 第一,样本统计和全样本统计的差别。统计学依赖于样本统计(普查除外),样本是按照一定的概率从总体中抽取并作为总体代表的集合体,而随机抽样是有成本的,如时间

成本、资金成本、社会关系等。在样本规模增加有限的情况下,总体数量越大样本估计的误差就越大,这是样本统计不可避免的缺陷。 第二,预测分析和非预测分析的差别。统计学旨在分析变量之间的相关关系,即两个或两个以上变量之间存在的某种规律性,故数据搜集是发生在变量确定之后,数据的分析价值是可预测的。如若要研究利率对消费行为的影响,则利率大小和消费支出的数据会有目的地被搜集和分析。一旦分析目的完成,为该目的而搜集的数据的价值也就完全实现。 二、大数据对统计学的挑战 大数据与统计学的关系及其本身的优势,意味着未来统计学的大数据化是不可避免的趋势,现有的统计学与大数据之间还存在着一些不相容的地方,为积极应对这一趋势,就必须对现有的统计学理论和方法作出相应的调整甚至是某 些方面的完全革新。 统计学依赖于样本统计,主要研究客观事物数量关系和数量特征。大数据时代产生了海量的即时的电子化数据,其样本量大,甚至可以覆盖全部总体,所以包含更多的信息量。例如,传统的经济统计一般细化到行业层面或产品层面,但电子商务的发展和条形码的普及让记录具体到每一次交易 行为。网上电子化交易信息,企业电子化经营记录,部门电子化行政记录,为统计调查提供了海量数据,对统计学样本

大数据时代对统计学的挑战_邱东

第31卷第1期2014年1月统计研究 Statistical Research Vol.31,No.1Jan.2014 衡等传统计算机技术与现代网络技术融合起来,把多个计算实体整合成一个具有强大计算能力的系 统,并借助SaaS 、PaaS 、IaaS 、MSP 等商业模式把它分布到终端用户手中。云计算的核心理念就是不断提 高“云”处理能力来减少用户终端的处理负担,使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备,并能按需 享受强大的“云”计算处理能力。可见,统计技术与云计算技术的融合是一种优势互补,只有这样统计 技术才能在大数据时代一展身手、有所作为,才能真 正把统计思想在数据分析中得到体现,实现统计分析研究的目的。 数据创造统计,流量创新分析。由于各个应用领域的不断变化,特别是数据来源与类型的不断变化,使得统计学还难以成为一门真正成熟的科学。因此,在数据分析的世界里,不断提高驾驭数据的能力是统计学发展的终身动力。 大数据时代对统计学的挑战 * 邱东 内容提要:本文首先探讨了面对大数据潮流应持有的科学态度,然后从大数据能否淹没整个世界、信息与噪声 能够泾渭分明吗、 统计学与数据科学究竟是什么关系、大数据潮流对统计学究竟产生了什么样的影响等四个方面论述了大数据对统计学的挑战。 关键词:大数据;信息;噪声;数据科学;统计学 中图分类号:C829.2 文献标识码:A 文章编号:1002-4565(2014)01-0016-07 The Challenge of Statistics in the Age of Big Data Qiu Dong Abstract :This paper discusses the trend to big data which is due from scholars to scientific attitude ,and then discusses the challenges of big data from four aspects as following :Can big data cover the whole world ?Can Information and noise be quite distinct from each other ?What ’s relationship between statistics and data sciences ?What kind of impact generated on the trend of big data ? Key words :Big Data ;Information ;Noise ;Statistics ;Data Sciences *本文为第十七次全国统计科学讨论会特邀论文。 一、除了机遇还有挑战 世界潮流,浩浩荡荡,不可阻挡,国人讲究识时务者为俊杰,信息时代,数据爆炸。大数据大势当 前,究竟采取什么样的态度才是真正的 “识时务”?大数据时代并不会自动生成,总是需要不断地提出和解决大数据发展所遇到的问题和矛盾,才会有切实的进步。事物发展的不同阶段有不同的“时 务”,需要不同的应对。2009年,大数据成为互联网信息技术行业的流行词汇。而早在1980年,著名未来学家A.托夫勒 出版《第三次浪潮》,其中已将大数据赞颂为“第三 次浪潮的华彩乐章”。此间30余年,能不能看作大数据发展的萌芽期?多数人对数据爆炸还懵懵懂 懂,世界需要赛博世界(Cyber world )的开拓者,需要大数据潮流的预示者,需要导师,需要先声夺人。 一旦人们接受大数据汹涌而来的现实,就需要既讲机遇,也讲挑战。我们固然仍需要启蒙,需要科 普, 需要科学理论和方法论的“二传手”,但不需要跟风,不需要屏蔽了部分信息的“偏息图”,不需要抓住一点不及其余的“唯数据论”,不需要“应运而生”的投机者。我们更需要切实有学术增加值的数

大数据与统计学分析方法比较

大数据与统计学分析方法比较 基于理念分析和比较研究方法,对大数据的分析方法和传统统计学分析方法的关联性和差异进行了对比分析,从方法的基本思想、量化形式、数据来源、分析范式、分析方法、分析视角等角度揭示了两种社会科学分析方法存在的联系与差异。 随着信息技术的日益发展与普及,信息以及数据在社会经济发展过程中发挥的作用越来越重要。现如今,“大数据”时代已经来临,于是如何更有效地利用数据快速做出科学决策也已成为众多企业甚至是国家所共同关注的焦点问题。在数据处理和分析方法方面,《统计学》以及在其基础上发展而来的实证统计方法是当前的主流,这些方法可以帮助数据持有者从大量的数据中挖掘有价值的信息,并为其相关决策提供理论支撑和方法支持。然而,传统的实证统计方法在最新出现的大数据情境下,却呈现出了诸多缺陷,例如传统数据收集方法无法实现大规模(甚至是总体)数据的收集,传统统计方法和分析软件无法处理大规模数据,等等。于是,在将传统统计学方法应用于最新的大数据情境和问题之前,需要首先明确大数据所要求的处理方法与传统的统计学处理方法存在哪些关联和区别,然后才能够决定是否可以应用既有统计学理论和方法来处理某些大数据问题。 1大数据的界定

根据一位美国学者的研究,大数据可以被定义为:it means data that’s too big,too fast,or too hard for existing tools to process。也就是说,该学者认为:在关于大数据的所有定义中,他倾向于将之定义为那类“太大”、“太快”,或现存工具“太难”处理的数据。一般而言,大数据的特征可以概括为四个V:一是量大(Volume);二是流动性大(Velocity),典型的如微博;三是种类多(Variety),多样性,有结构化数据,也有半结构化和非结构化数据;四是价值大(Value),这些大规模数据可以为持有企业或者组织创造出巨大的商业或社会价值。 Victor在其最新著作《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》中指出,大数据时代,思维方式要发生3个变革:第一,要分析与事物相关的所有数据,而不是依靠分析少量数据样本;要总体,不要样本。第二,要乐于接受数据的纷繁复杂,而不再追求精确性。第三,不再探求难以捉摸的因果关系,应该更加注重相关关系。这些变革反映出了大数据处理方式与传统统计学分析方法的很多关联以及主要不同。因此,下面我们分别针对两者的联系和区别进行讨论。 2大数据与统计学分析方法的联系 从18世纪中叶至今,统计学已经经历了两百多年的发展历程,不论是基础理论还是社会应用都极其坚实而丰富。大数据作为一种新兴的事物规律认知和挖掘思维,也将会对人类的价值体系、知识体系

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